Cómo convertir una matriz booleana en matriz de índice en numpy

Question

¿Existe un mecanismo Numpy eficiente para recuperar los índices enteros de ubicaciones en una matriz basada en una condición que es verdadera en oposición a la matriz de máscara booleana?

Por ejemplo:

x=np.array([range(100,1,-1)]) 
#generate a mask to find all values that are a power of 2 
mask=x&(x-1)==0 
#This will tell me those values 
print x[mask] 

En este caso, me gustaría saber los índices de imask donde mask[i]==True. ¿Es posible generar estos sin bucle?

Answer 1

Otra opción:

In [13]: numpy.where(mask) 
Out[13]: (array([36, 68, 84, 92, 96, 98]),) 

que es lo mismo que numpy.where(mask==True).

Answer 2

Debería poder utilizar numpy.nonzero() para encontrar esta información.

Answer 3

np.arange(100,1,-1) 
array([100, 99, 98, 97, 96, 95, 94, 93, 92, 91, 90, 89, 88, 
     87, 86, 85, 84, 83, 82, 81, 80, 79, 78, 77, 76, 75, 
     74, 73, 72, 71, 70, 69, 68, 67, 66, 65, 64, 63, 62, 
     61, 60, 59, 58, 57, 56, 55, 54, 53, 52, 51, 50, 49, 
     48, 47, 46, 45, 44, 43, 42, 41, 40, 39, 38, 37, 36, 
     35, 34, 33, 32, 31, 30, 29, 28, 27, 26, 25, 24, 23, 
     22, 21, 20, 19, 18, 17, 16, 15, 14, 13, 12, 11, 10, 
     9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2]) 

x=np.arange(100,1,-1) 

np.where(x&(x-1) == 0) 
(array([36, 68, 84, 92, 96, 98]),) 

Ahora reformular esto como:

x[x&(x-1) == 0] 

Answer 4

Si prefiere el indexador manera, usted puede convertir su lista de Boole a la matriz numpy:

print x[nd.array(mask)]